虚拟机(ubuntu22.04)安装jupyter notebook

1. 终端输入sudo apt update
2. 终端输入sudo apt upgrade
3. 终端输入sudo apt install python3 python3-pip
4. 终端输入python3 --version和pip3 --version确认是否安装成功
5. 终端输入pip3 install notebook
6. 终端输入pip3 install numpy pandas matplotlib这些是数据分析的工具
7. 接下来我们看看jupyter安装成功了没

• 终端输入which jupyter，没有显示内容表示没有配置环境变量
  所以我们先找到jupyter安装的路径，一般就下面两个地方
  • 终端输入ls ~/.local/bin | grep jupyter 查看是否有jupyter的可执行程序
  • 终端输入ls /usr/local/bin | grep jupyte 查看是否有jupyter的可执行程序
  • 然后我们将确实有存放jupyter的路径写入环境变量
    • 终端输入export PATH=$PATH:~/.local/bin,这个路径大家按实际填写(这只是暂时生效，关掉终端后就不行了，后面测试成功了，在真正写入)

8. 终端输入jupyter notebook 或者 jupyter lab启动jupyter，它会在浏览器中打开
9. 进入到浏览器中后，我这里就以jupyter lab这种方式启动为例

• 最开始就长这样
  

• 然后我们点击 Notebook下面的这个 python图标，就是这个 Python3(ipykernel)

  

  然后就长这样，左侧栏就是和我们 终端一样的文件结构啦，可以看到多了一个文件，这个就是创建出来的新文件，我们在jupyter中执行的东西会被记录到这里

10. 测试能否正常执行

• 导入库

  import numpy as np
  import pandas as pd
  import matplotlib.pyplot as plt
  

  

  将代码输入到每一个格子中，格子里可以使用 enter键换行，shift+enter执行

  格子左边的有一个标号一样的东西

• 生成示例数据

  # 创建一个简单的 DataFrame
  data = {
      'x': np.linspace(0, 10, 100),
      'y': np.sin(np.linspace(0, 10, 100))
  }
  
  df = pd.DataFrame(data)
  

  

  和第一步一样，shift+enter执行

• 显示数据的前几行

  # 显示 DataFrame 的前几行
  df.head()
  

  

  这一步会显示一个列表

• 绘制数据

  # 创建一个简单的折线图
  plt.figure(figsize=(10, 6))
  plt.plot(df['x'], df['y'], label='Sine Wave', color='b')
  plt.xlabel('X axis')
  plt.ylabel('Y axis')
  plt.title('Simple Sine Wave Plot')
  plt.legend()
  plt.grid(True)
  plt.show()
  

  

  这一步会画出一张图

• 计算基本统计信息

  # 计算基本统计信息
  df.describe()
  

  

  这一步会显示一个列表

• 保存

  第一个格子的上面有一行工具栏，+号 的左边就是保存了，可以修改文件名称，把鼠标停留在那些小图标上，会有信息显示，这样你就知道它是干嘛的了

• 退出(记得先保存)

  终端直接在jupyter的进程(就是打开jupyter的终端窗口)输入 Ctrl+C，然后它会问你是不是要关掉服务，你输入 y 就行了(表示yes)

  浏览器直接关掉页面就行了，记得保存哦

11. 当上面的步骤都成功了，在执行这一步哦

• 终端输入echo 'export PATH=$PATH:~/.local/bin' >> ~/.bashrc，使环境变量永久有效( 按自己的实际路径(jupyter可执行程序所在路径)填写 )
• 终端输入source ~/.bashrc，使刚才的修改生效，或者关掉终端在打开也行